Prevalence of pks + bacteria and enterotoxigenic Bacteroides fragilis in patients with colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Colorectal cancer (CRC) is the third most diagnosed cancer and the second most common cause of cancer deaths worldwide. CRC patients present with an increase in pathogens in their gut microbiota, such as polyketide synthase-positive bacteria (pks +) and enterotoxigenic Bacteroides fragilis (ETBF). The pks + Escherichia coli promotes carcinogenesis and facilitates CRC progression through the production of colibactin, a genotoxin that induces double-strand DNA breaks (DSBs). ETBF is a procarcinogenic bacterium producing the B. fragilis toxin (bft) that promotes colorectal carcinogenesis by modulating the mucosal immune response and inducing epithelial cell changes. Methods Fecal samples were collected from healthy controls (N = 62) and CRC patients (N = 94) from the province of Québec (Canada), and a bacterial DNA extraction was performed. Fecal DNA samples were then examined for the presence of the pks island gene and bft using conventional qualitative PCR. Results We found that a high proportion of healthy controls are colonized by pks + bacteria (42%) and that these levels were similar in CRC patients (46%). bft was detected in 21% of healthy controls and 32% of CRC patients, while double colonization by both pks + bacteria and ETBF occurred in 8% of the healthy controls and 13% of the CRC patients. Most importantly, we found that early-onset CRC (< 50 years) patients were significantly less colonized with pks + bacteria (20%) compared to late-onset CRC patients (52%). Conclusions Healthy controls had similar levels of pks + bacteria and ETBF colonization as CRC patients, and their elevated levels may place both groups at greater risk of developing CRC. Colonization with pks + bacteria was less prevalent in early-compared to late-onset CRC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».